01
数据与 AI 平台
以数据为中心的平台、治理与分析底座，支撑决策与 AI 应用落地。
- 数据平台、湖仓与集成：统一采集、建模与服务接口
- 数据治理与质量管理：主数据、血缘、权限与合规边界
- 商业智能与自助分析：把指标变成可运营的决策资产
- 客户数据与运营数据：支撑增长、服务与运营场景
技术如何服务转型
贝咨曼的技术能力服务于咨询、数据科学、AI 与市场营销的端到端交付：把数据底座、模型应用、智能体与运营闭环做成可验收的生产能力。Metis AI·千里眼（GEO）是市场营销技术中的产品模块，与平台工程、GenAI 与 MLOps 并列，而不是整站「技术能力」的全部。
四大能力支柱
02
GenAI 与智能体
大模型应用工程、知识系统与智能体编排——从试点走向可运维应用。
- 场景选型与评测：明确价值假设、风险边界与验收指标
- RAG / 知识库与检索：企业知识可发现、可引用、可更新
- Agent 工作流：工具调用、人机协同与审计轨迹
- 提示与输出治理：安全、合规与内容质量控制
03
MLOps 与交付
把模型与 AI 应用送进生产：工程化、监测、迭代与知识转移。
- 联合共创与生产交付：可运行、可验收、可移交
- CI/CD、环境与配置：降低「演示能跑、生产难稳」的落差
- 监测、评测与告警：效果漂移与成本可见
- 运营节奏与能力复用：相邻场景可规模化推广
04
营销技术 · GEO
Metis AI·千里眼：在生成式答案中被看见、被信任、被推荐的营销技术能力。
- 多引擎可见度监测与竞品叙事对比
- 知识图谱与可引用结构化知识发布
- GEO 内容工作流：优化引用，而不只是排名
- 探测 → 诊断 → 结构化 → 发布 → 再探测的闭环
工程原则 · 落地节奏
洞察 → 设计 → 构建 → 规模化
与咨询落地框架一致：先锚定目标与可行性，再定架构与集成，工程化验证后持续迭代与场景复用。
业务结果优先
技术选型服务于可验收的业务指标，而不是堆砌工具与模型名称。
数据与知识先行
没有可靠数据与可维护知识层，GenAI 与智能体难以稳定创造价值。
可运维、可审计
权限、日志、评测与成本透明，才能从试点进入日常运营。
GEO
关于 GEO 与本页的关系
「技术能力」覆盖平台、GenAI、MLOps 与营销技术全景。若您只需要答案引擎可见度与品牌知识结构化，请进入 GEO / Metis AI·千里眼专区；完整四象限与产品模块仍保留在 GEO 能力详解页。